报告人简介
吴静，香港大学哲学博士，南京香港118现场直播站哲学系教授、博士生导师，南京香港118现场直播站“数字与人文”研究中心主任。全国辩证唯物主义学会社会认识论专业委员会常务理事、江苏省哲学学会常务理事、江苏省九三学社思想建设理论研究会研究员、中国索引学会数字人文专委会理事。研究方向为：当代激进理论与性别研究、数字与人文、马克思主义哲学、国外马克思主义。曾在《人民日报》《哲学研究》《马克思主义与现实》《教学与研究》等权威杂志报刊发表论文，多篇被人大复印资料转载；出版专著4本（含英文专著1本），译著4本（含合译）。
内容简介
从判别式人工智能到生成式人工智能的发展使得作为技术基底的大语言模型不但引起了空前的关注，也成为科技创新产业竞相追逐的新热点。在内在结构方面，大语言模型虽展现出强大的泛化和涌现能力，但也存在泛化能力差、过度拟合、数据偏差等问题，其“涌现”现象也难以预测和控制。同时，大语言模型面临数据抗衰和模型退化的发展瓶颈。随着时间推移，性能受“模型漂移”的影响在多模态、多任务领域明显下降，商业化落地受阻，部分企业的先发优势难以超越。尽管大语言模型的突飞猛进被视为信息社会新阶段的标志，但是其发展面临着有待解决的挑战和限制，以及背后旷日持久的能源和财力消耗。因此，唯有深入研究大语言模型技术的底层逻辑和运行原理，进行针对性测试和评估，批判性地审视其生成的价值逻辑，才能更有针对性地处理大语言模型对社会关系产生的影响，从而更好地解决人机协同及交互界面等问题。
